Comment développer vos compétences en ingénierie des données et devenir un professionnel

Publié: 2022-10-20

Le rôle d'ingénieur de données gagne de plus en plus de terrain au sein de l'écosystème de la science des données. Le rapport sur les emplois techniques 2020 de DICE a révélé que Data Engineer était la carrière technologique à la croissance la plus rapide. De plus, le poste a été classé 15e parmi les emplois émergents les plus remarquables dans le rapport sur les emplois émergents de LinkedIn de 2020, avec une augmentation des embauches de 35 % depuis 2015.

Avez-vous envisagé de devenir ingénieur de données ? Nous sommes là pour vous aider. Notre objectif dans ce blog est d'expliquer ce que fait un ingénieur de données et pourquoi c'est un si bon cheminement de carrière aujourd'hui. Nous discuterons également des compétences et des qualifications généralement requises des ingénieurs de données.

Ingénierie des données — 101

Les ingénieurs de données d'une organisation jettent les bases de l'acquisition, du stockage, de la transformation et de la gestion des données. Leurs responsabilités comprennent la conception, la création et la maintenance d'architectures de bases de données et de systèmes de traitement de données, le développement de modèles d'apprentissage automatique, l'analyse, la visualisation et le traitement de données continu, transparent, sécurisé et efficace.

En d'autres termes, le rôle des ingénieurs de données en science des données est de combler le fossé entre les postes traditionnels en science des données et les développeurs de logiciels et d'applications.

Les flux de travail traditionnels de la science des données commencent par la collecte et le stockage des données, qui relèvent de la responsabilité des ingénieurs de données. D'autres spécialistes de la science des données, tels que les analystes de données et les scientifiques, peuvent utiliser de gros volumes de données collectées à partir de nombreuses sources.

D'une part, cela nécessite de créer et de maintenir des infrastructures de données évolutives, hautement disponibles, performantes et capables d'intégrer de nouvelles technologies. Un ingénieur de données doit également surveiller l'état et le mouvement des données à travers ces systèmes.

Compétences requises pour devenir un ingénieur de données professionnel

Pour faire face à leurs tâches très complexes, les ingénieurs de données ont besoin d'un large éventail de compétences techniques. Il n'est pas facile de dresser une liste complète des compétences et des connaissances requises pour réussir dans un rôle d'ingénierie des données, car l'écosystème de la science des données évolue constamment.

Par conséquent, les ingénieurs de données doivent constamment apprendre à rester au fait des avancées technologiques. Cela dit, voici quelques compétences dont tout ingénieur de données bénéficierait.

Gestion de base de données

Les ingénieurs de données passent une partie importante de leur journée à collecter, stocker, transférer, nettoyer ou consulter des bases de données. Par conséquent, une bonne compréhension de la gestion des bases de données est essentielle pour les ingénieurs de données.

Pour ce faire, vous devez maîtriser SQL (Structured Query Language), le principal langage d'interaction avec les bases de données, et vous devez avoir une expertise en MySQL, SQL Server et PostgreSQL, qui comptent parmi les dialectes SQL les plus populaires.

Outre les bases de données relationnelles, les ingénieurs de données doivent connaître les bases de données NoSQL ("Not only SQL"), qui sont rapidement adoptées pour le Big Data et les applications en temps réel. Il est donc recommandé aux ingénieurs de données de comprendre au moins les différents types de bases de données NoSQL et leurs cas d'utilisation.

Programmation

Comme pour les autres rôles en science des données, les ingénieurs de données doivent maîtriser le codage. Un large éventail de tâches peut être effectué par des ingénieurs de données utilisant différents langages de programmation en plus de SQL. Python est sans aucun doute l'un des meilleurs langages de programmation pour l'ingénierie des données.

Effectuer des tâches ETL et écrire des pipelines de données est facile avec Python, une lingua franca en science des données. En plus de son excellente intégration avec les outils d'ingénierie de données, Python permet un accès facile aux frameworks Apache Airflow et Spark.

Java Virtual Machine est une plate-forme populaire pour exécuter ces frameworks open source, donc Scala et Java sont d'autres langages de programmation que vous aimeriez apprendre.

Maîtrise des Systèmes Distribués

La science des données s'est de plus en plus appuyée sur des cadres informatiques distribués ces dernières années. Ces environnements informatiques utilisent plusieurs ordinateurs (également appelés clusters) sur un réseau pour distribuer divers composants.

Un système distribué fonctionne en répartissant la charge de travail sur l'ensemble du cluster et en coordonnant les efforts pour que le travail soit effectué aussi rapidement et efficacement que possible. Certaines des applications Big Data les plus impressionnantes sont basées sur des cadres informatiques distribués, tels qu'Apache Hadoop et Apache Spark.

Toute personne aspirant à travailler dans l'ingénierie des données doit être familiarisée avec l'un de ces frameworks. Si vous souhaitez en savoir plus sur les entreprises d'ingénierie de données, consultez cette liste d'entreprises.

Familiarité avec le Cloud Computing

La science des données est de plus en plus axée sur le cloud computing. Il y a eu une évolution rapide vers les solutions basées sur le cloud à mesure que la demande pour celles-ci augmente. De nos jours, l'une des principales responsabilités d'un ingénieur de données consiste à connecter les systèmes d'entreprise d'une entreprise au cloud.

Dans le monde basé sur le cloud d'aujourd'hui, tout, de la chaîne d'approvisionnement des données au traitement des données, peut être effectué dans le cloud, avec des services tels que Google Cloud, Azure et Amazon Web Services (AWS).

Pour être un ingénieur de données efficace, il faut comprendre les services cloud, leurs avantages et leurs inconvénients, et comment ils peuvent être appliqués aux projets Big Data. La plupart des gens connaissent AWS et Azure car ce sont les plateformes les plus utilisées.

Utilisation des technologies ETL pour créer des pipelines de données

La création de pipelines de données avec les technologies ETL et les frameworks d'orchestration est l'une des principales tâches des ingénieurs de données. Bien que de nombreuses technologies puissent être répertoriées dans cette section, l'ingénieur de données doit au moins être familier avec deux des plus connues : Apache NiFi et Airflow.

Le framework Airflow permet aux ingénieurs de données de planifier, générer et suivre les pipelines de données. C'est effectivement un outil d'orchestration. Lorsqu'il s'agit d'un processus ETL de base et reproductible pour le Big Data, NiFi est la solution parfaite.

Traitement de flux de données en temps réel

Les applications de science des données utilisant des données en temps réel sont parmi les plus innovantes. Par conséquent, les candidats familiarisés avec les frameworks de traitement de flux sont très demandés. Les outils de traitement de flux tels que Kafka Streams, Flink ou Spark Streaming sont d'excellentes options pour les ingénieurs de données désireux de faire progresser leur carrière.

Connaissance des scripts et des commandes shell

La plupart des tâches et des routines dans le Cloud et d'autres frameworks et outils Big Data sont exécutées avec des commandes shell et des scripts. Les ingénieurs de données doivent être à l'aise avec l'utilisation du terminal pour naviguer dans le système, exécuter des commandes et modifier des fichiers.

Compétences non techniques

Enfin, les ingénieurs de données doivent posséder des compétences en communication pour travailler au-delà des frontières des départements et pour comprendre les besoins des chefs d'entreprise, des analystes de données et des data scientists. Il peut être nécessaire pour les ingénieurs de données de développer des tableaux de bord, des rapports et d'autres visuels pour communiquer avec les parties prenantes de leurs organisations particulières.

Conclusion

Les aspirants professionnels des données peuvent choisir parmi de nombreux cheminements de carrière passionnants en science des données, y compris l'ingénierie des données. Si vous êtes déterminé à devenir ingénieur de données mais que vous ne savez pas par où commencer, cet article vous a, espérons-le, donné une idée des connaissances pratiques spécifiques dont vous avez besoin pour réussir.